統計的データ解析と実験計画法の基礎と実践 (3回セット講座)

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本セミナーでは、効率の良い実験計画、データの正しい解析法、統計的・客観的な判断の導き方について解説いたします。
また、Excelを用いた実習を通して直交表の実践とデータの解析の方法を詳解いたします。

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プログラム

固有技術に優るとも劣らない共通技術が統計的な素養であり、これを重要視する技術者の育成と企業風土の醸成が喫緊の課題となっている。実験は問題の解決を目的とし、技術者は現状より良い結果を期待する。その分野の専門家である技術者は実験結果に予断を持っているが、これが強すぎると正しい結論を導き出せないおそれがあり、合目的の実験計画と得られたデータの統計的解析が必要となる。  本セミナーでは、データに付随する実験誤差への配慮に始まり、統計的データ解析を学び、効率の良い実験計画の立て方と、得られたデータの正しい解析法を修得する。また、効率が高く精度のよい実験計画法としては直交実験が知られており、直交表を取り上げ、その実践法とデータの解析方法を解説する。

  1. 1日目 (2021年1月12日 12:30~16:30)
    1. 本題に入る前に: 概念と事実の違い
    2. 統計的方法の基礎: 事実に基づく統計的な考え方
    3. データが従っている確率分布: 正規分布,カイ2乗分布,t分布,F分布
    4. 統計的推測 (検定と推定) : データから仮説を検証し,母平均等を推定
    5. 有意水準: 確率がどれくらい低ければ無視できるのか
      • 質疑応答
  2. 2日目 (2021年1月19日 12:30~16:30)
    1. 対応のないデータの解析方法:平均値の検定,平均値の差の検定
    2. 対応のあるデータの解析方法:対応のある母平均の差の検定
    3. データの構造:データは要因効果に誤差が加わっている
    4. 分散分析 (1元配置,2元配置) :誤差に対して要因効果が大きいか否か
    5. 実験計画法とは:実験はなぜ計画的におこなうべきなのか
      • 質疑応答
  3. 3日目 (2021年1月26日 12:30~16:30)
    1. 直交表実験の計画と割り付け:直交表実験とは,直交表実験の実践方法
    2. 直交表実験データの解析:直交表実験で得たデータの解析方法
    3. 回帰分析 (相関と回帰の違い) :実験データを関数形で表現して解析する
    4. 補遺:データ数が少ないときの対処,多重比較の方法
    5. まとめと今後へのアドバイス:ランダマイズの重要性,誤差の認識 など
      • 質疑応答

受講料

持参品

本セミナーでは、パソコン実習を行います。
当日はMicrosoft Excelをインストールした ノートパソコンをご持参下さい。
詳細はセミナーお申込み後に、ご連絡致します。

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